C-типы внешнего интерфейса функций (numpy.ctypeslib)

numpy.ctypeslib.as_array(obj, shape=None) [source]

Создать массив NumPy из массива или указателя ctypes.

Массив NumPy совмещает память с объектом ctypes.

Параметр shape должен быть задан при преобразовании из указателя ctypes. Параметр shape игнорируется при преобразовании из массива ctypes.

numpy.ctypeslib.as_ctypes(obj) [source]

Создать и вернуть объект ctypes из массива NumPy. Фактически принимается всё, что предоставляет __array_interface__.

numpy.ctypeslib.ctypes_load_library(*args, **kwds) [source]

ctypes_load_library устарел, используйте load_library вместо него!

Библиотеку можно загрузить, используя >>> lib = ctypes.cdll[<полный_путь_к_файлу>]

Но существуют платформенные соображения, такие как расширения файлов библиотек, а также тот факт, что Windows загрузит первую найденную библиотеку с этим именем. NumPy предоставляет функцию load_library для удобства.

Параметры:	libname : str Имя библиотеки, которое может иметь префикс 'lib', но без расширения. loader_path : str Путь к библиотеке.
Возвращает:	ctypes.cdll[libpath] : library object Объект библиотеки ctypes
Возможные исключения:	OSError Если библиотека с ожидаемым расширением не найдена или библиотека некорректна и не может быть загружена.

numpy.ctypeslib.load_library(libname, loader_path) [source]

Библиотеку можно загрузить, используя >>> lib = ctypes.cdll[<полный_путь_к_файлу>]

Но существуют платформенные соображения, такие как расширения файлов библиотек, а также тот факт, что Windows загрузит первую найденную библиотеку с этим именем. NumPy предоставляет функцию load_library для удобства.

Параметры:	libname : str Имя библиотеки, которое может иметь префикс 'lib', но без расширения. loader_path : str Путь к библиотеке.
Возвращает:	ctypes.cdll[libpath] : library object Объект библиотеки ctypes
Возможные исключения:	OSError Если библиотека с ожидаемым расширением не найдена или библиотека некорректна и не может быть загружена.

numpy.ctypeslib.ndpointer(dtype=None, ndim=None, shape=None, flags=None) [source]

Проверка массивов NumPy в restype/argtypes.

Экземпляр ndpointer используется для описания массива ndarray в спецификациях restypes и argtypes. Этот подход более гибкий, чем использование, например, POINTER(c_double), так как можно указать несколько ограничений, которые проверяются при вызове функции ctypes. Это включает тип данных, количество измерений, форму и флаги. Если заданный массив не удовлетворяет указанным ограничениям, генерируется TypeError.

Параметры:	dtype : data-type, optional Тип данных массива. ndim : int, optional Количество измерений массива. shape : tuple of ints, optional Форма массива. flags : str or tuple of str Флаги массива; могут быть одним или несколькими из: C_CONTIGUOUS / C / CONTIGUOUS F_CONTIGUOUS / F / FORTRAN OWNDATA / O WRITEABLE / W ALIGNED / A WRITEBACKIFCOPY / X UPDATEIFCOPY / U
Возвращает:	klass : ndpointer type object Объект типа, который является экземпляром _ndtpr, содержащим информацию о dtype, ndim, shape и flags.
Возможные исключения:	TypeError Если заданный массив не удовлетворяет указанным ограничениям.

Примеры

>>> clib.somefunc.argtypes = [np.ctypeslib.ndpointer(dtype=np.float64,
...                                                  ndim=1,
...                                                  flags='C_CONTIGUOUS')]
... 
>>> clib.somefunc(np.array([1, 2, 3], dtype=np.float64))
...